大數據工程技術人員

『壹』 大數據工程師需要掌握哪些技能

大數據技術體來系龐大，包括的知源識較多

1、學習大數據首先要學習Java基礎

Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發基於常用的高級語言。而且不論是學hadoop

2、學習大數據核心知識

Hadoop生態系統;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線分析Spark、Python語言;數據實時分析Storm;消息訂閱分發系統Kafka等。

3、學習大數據需要具備的能力

數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對於數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

4、學習大數據可以應用的領域

大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛。

『貳』 工信部認證的大數據工程師證書有什麼用含金量高么

為深入貫徹國務院《促進大數據發展行動綱要》（國發（2015)50號）文件精神，積極響應工信版部權《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》，推進技術先進、應用繁榮的大數據基礎設施建設，進一步提高大數據工程專業技術人員理論與技能水平，經調查研究，專家論證，郵電通信人才交流中心決定開展大數據工程師專業技術等級培訓考試。

『叄』 大數據工程師需要學哪些技術

一、大數據採集

大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。

資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。

網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。

文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。

二、大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如“清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。

三、大數據儲存

大數據每年都在激增龐大的信息量,加上已有的歷史數據信息,對整個業界的數據存儲、處理帶來了很大的機遇與挑戰.為了滿足快速增長的存儲需求,雲存儲需要具備高擴展性、高可靠性、高可用性、低成本、自動容錯和去中心化等特點.常見的雲存儲形式可以分為分布式文件系統和分布式資料庫。其中,分布式文件系統採用大規模的分布式存儲節點來滿足存儲大量文件的需求,而分布式的NoSQL資料庫則為大規模非結構化數據的處理和分析提供支持。

四、大數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，”Map(映射)”和”Rece(歸約)”，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

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『肆』 什麼是大數據應用工程師

定義
大數據工程技術人員是指從事大數據採集、清洗、分析、治理、挖掘等技術內研究，並加以利容用、管理、維護和服務的工程技術人員。
主要工作任務
大數據採集（爬蟲）、大數據清洗（ETL工程師）、大數據建模（演算法工程師）與大數據分析（數據分析員）；
管理、分析展現及應用等技術（大數據開發工程師）；
研究、應用大數據平台體系架構、技術和標准；
設計、開發、集成、測試大數據軟硬體系統；
管理、維護並保障大數據系統穩定運行；
監控、管理和保障大數據安全；
提供大數據的技術咨詢和技術服務。

『伍』 大數據工程師到底是什麼

用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，內玩出數據容的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。

沈志勇認為如果把大數據想像成一座不停累積的礦山，那麼大數據工程師的工作就是，「第一步，定位並抽取信息所在的數據集，相當於探礦和采礦。第二步，把它變成直接可以做判斷的信息，相當於冶煉。最後是應用，把數據可視化等。」

因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。

『陸』 什麼是大數據和大數據工程師

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、版管理和處理權的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產
大數據工程師是根據大數據來的一種職業

『柒』 大數據工程師和大數據開發工程師的職能有何區別

大數據工程師和大數據開發工程師兩者之間沒有區別。大數據工程專師指的就是大數據開屬發工程師。大數據工程師（即大數據開發工程師）從事大數據採集、清洗、分析、治理、挖掘等技術研究，並加以利用、管理、維護和服務。

4、設計、開發、集成、測試大數據軟硬體系統。

5、管理、維護並保障大數據系統穩定運行。

6、監控、管理和保障大數據安全。

7、提供大數據的技術咨詢和技術服務。

(7)大數據工程技術人員擴展閱讀：

大數據工程師（即大數據開發工程師）的技能要求：

1、精通Java技術知識，熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等應用設計及開發。

2、了解python/shell等腳本語言。

3、熟悉大數據平台架構，對ETL、數據倉庫等有一定了解。

4、有數據可視化、數據分析、數學模型建立相關經驗者優先考慮。

5、有爬蟲系統開發經驗者優先。

『捌』 大數據工程師是做什麼的

大數據工程師抄主要是，分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務：

找出過去事件的特徵：大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。找出過去事件的特徵，最大的作用是可以幫助企業更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡，就能夠了解這個人，並預測他的行為。

預測未來可能發生的事情：通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。

找出最優化的結果：根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。

(8)大數據工程技術人員擴展閱讀

大數據工程師需要學習的知識

1、linux

大數據集群主要建立在linux操作系統上，Linux是一套免費使用和自由傳播的類Unix操作系統。而這部分的內容是大家在學習大數據中必須要學習的，只有學好Linux才能在工作中更加的得心應手。

2、Hadoop

我覺的大家聽過大數據就一定會聽過hadoop。Hadoop是一個能夠對大量數據進行離線分布式處理的軟體框架，運算時利用maprece對數據進行處理。